什么是多标签分类 学习过机器学习的你，也许对分类问题很熟悉。比如下图： 图片中是否包含房子？你的回答就是有或者没有...[作者空间]
降维算法 PCA主成分分析, 是无监督的降维方法, 可以将你的数据降低到n-1维. 它有几种不同的方式去解释原理,...[作者空间]
这段时间在学习机器学习相关知识, 记录学习过程和笔记~ 有不正确的地方, 恳请大家指出~ Logistic Reg...[作者空间]
一、简述 线性判别分析(Linear discriminant Analysis，LDA)是一种监督学习的降维技术...[作者空间]
聚类三种方法：k-means聚类、密度聚类、层次聚类和谱聚类Spectrum Clustering 简述 谱聚类是...[作者空间]
阅读原文 相似性度量与距离 分类时常需要估算不同样本之间的 相似性度量 (Similarity Measureme...[作者空间]
阅读原文 1. 问题描述 鸡尾酒会问题是在计算机 语音识别 领域的一个问题。当前语音识别技术已经可以以较高精度识别...[作者空间]
大神镇楼： 起因 前两年追过斯坦福大学公开课 ：机器学习课程，可惜底子就不好，一边工作一边学习时间也不够用，半途放...[作者空间]
逻辑回归预测学生是否会被大学录取。 You want to determine each applicant’s ...[作者空间]
Linear-Regression - Shuai-Xie -Github 多变量线性回归 预测房价 ex1dat...[作者空间]
Linear-Regression - Shuai-Xie -Github Part 1: Question 预测...[作者空间]
正规方程是通过求解下面的方程来找出使得代价函数最小的参数的： 即 所有 θj 的偏导数 = 0 在单变量线性回归的...[作者空间]
Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，...[作者空间]
在 Xgboost 那篇文章 (Kaggle 神器 xgboost) 中提到了 Gradient Boosted ...[作者空间]
在 Kaggle 的很多比赛中，我们可以看到很多 winner 喜欢用 xgboost，而且获得非常好的表现，今天...[作者空间]
本文结构： 什么是集成学习？ 为什么集成的效果就会好于单个学习器？ 如何生成个体学习器？ 什么是 Boosting...[作者空间]
这篇文章来说说TensorFlow里与Queue有关的概念和用法。 其实概念只有三个： Queue是TF队列和缓存...[作者空间]
